但是他们往往都有巨大的参数量,ResNet50参数量达到25.6M,FLOPs为3800M,因此现在的趋势是设计轻量化模型。 这些年也有剪枝,量化,知识蒸馏等模型压缩和加速方法,但会带来精度损失。同时也有手工设计模块减小计算量,像MobileNet的深度可分离卷积,ShuffleNet的分组卷积和打乱channels和通过NAS搜索出来网络。 ResNet产生的特征...
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您要问的是“resnet50没有比resnet34计算量大很多，这是为什么”？层数很多。ResNet50有50个卷积层，而ResNet34只有34个卷积层。
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参数量不变（甚至略有微小增加），但是参数的大小少了，float32 4byte，int8只有1byte ...